现代电子技术

2018, v.41;No.505(02) 120-123+129

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基于神经网络与UKF结合的锂离子电池组SOC估算方法
Method for lithium-ion battery pack SOC estimation based on combination of neural network and UKF

刘晓悦,杜晓

摘要(Abstract):

锂离子电池组作为电动汽车的主要动力能源,对荷电状态的准确估计是电动汽车的关键技术之一。准确的SOC估计,对锂离子电池组的寿命维持及电动汽车的行车安全,具有十分重要的意义。基于此设计一种基于神经网络与无迹卡尔曼滤波器(UKF)相结合的SOC估算方法,既克服了UKF需要等效电池组电路模型的缺点,也能显著减小神经网络估算方法的最大误差。该实验数据来源于高级车辆仿真器(ADVISOR2002)基于实际工况的仿真结果,经实验数据证明,该方法具有有效性和实用性。

关键词(KeyWords): 锂离子电池组;动力能源;无迹卡尔曼滤波器;神经网络;高级车辆仿真器;荷电状态

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目:矿山岩石破裂致灾损伤演化与声发射时频信息特性关系实验研究(51574102)~~

作者(Author): 刘晓悦,杜晓

DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.02.030

参考文献(References):

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